HepAI

HepAI是中科院高能所开发的专为高能物理、粒子天体物理等科学研究领域打造的AI平台，提供从数据加工、算力支持到智能应用的一站式解决方案。

收录时间：

2026-02-01

HepAI

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一、HepAI是什么？中科院高能所的专用科研AI平台

HepAI是中国科学院高能物理研究所计算中心和国家高能物理科学数据中心联合开发的专业人工智能平台，专注于为高能物理、粒子天体物理、同步辐射等前沿科学研究领域提供全方位AI支持。该平台基于”数据-算法-算力-应用”四位一体的核心理念设计，旨在解决科学研究中面临的海量数据处理、专用算力需求和领域知识适配等核心问题。

与通用AI平台不同，HepAI是针对科学研究的特殊需求而专门优化的垂直领域AI基础设施。平台自2025年进入规模化服务阶段，目前已服务接近200名科研人员，在粒子物理分析、探测器模拟、天体物理研究等多个场景展现出显著价值。平台负责人张正德研究员指出：”通用人工智能工具在处理专业科学问题时往往不准，甚至连简单的常识都会错得离谱，因此需要专门针对高能物理领域研发的服务型平台”。

HepAI核心功能快览

HepAI平台是面向高能物理领域的专用人工智能基础设施，已建成弹性可扩展的专用算力集群，提供独享式AI算力资源和动态匹配项目周期的服务模式。平台支持AI-Ready数据智能加工，通过智能体技术实现科学数据的自动化标注与处理。集成智能体开发框架，科研人员可快速构建专业科研助手。同时提供大模型适配服务，如HepAI-Gemini等专用模型。

HepAI平台关键信息列表：

开发机构：中国科学院高能物理研究所计算中心、国家高能物理科学数据中心
平台定位：高能物理领域专用AI基础设施
核心特色：数据-算法-算力-应用四位一体
算力规模：弹性可扩展的专用算力集群，持续扩展中
服务模式：独享式AI算力资源、动态匹配项目周期
主要用户：高能物理、粒子天体物理等领域的科研人员
当前状态：已进入规模化服务阶段，服务近200人
官方网址：https://ai.ihep.ac.cn

二、HepAI的主要功能和特点

2.1 专用AI算力服务

HepAI平台已建成弹性可扩展的专用算力集群，与传统高性能计算集群相比，其独享式AI算力资源、动态匹配项目周期的服务模式以及科学数据直连特性，为粒子物理、粒子天体物理等前沿研究提供了高效研究支撑能力。平台提供从资源申请到模型部署的全流程技术支持，科研人员可以根据项目需求灵活获取算力资源，避免与通用任务争抢计算资源的情况。

2.2 AI-Ready数据加工能力

面对科学大装置产生的海量数据，HepAI创新性地提出了基于智能体的AI-Ready数据加工方案。张正德研究员团队定义了高质量AI-Ready数据的10个特征，包括任务适配、高质量与一致性、符合本体与标注要求、工程可用性等。平台通过智能体技术实现数据的自动化标注和处理，显著提升了科学数据的可用性和处理效率。

智能体工作流程分为五个关键步骤：接入Domas数据管理系统获取数据信息、基于所获数据更新知识库、智能体感知数据并完成交互、调用科学计算工具加工处理、将结果反向输入数据系统。这一流程已在光源（HEPS）/中子源（CSNS）场景中得到成功应用，支持构建跨装置的X射线衍射和中子粉末衍射实验和模拟的AI数据集。

2.3 智能体开发框架

HepAI提供了完整的高能AI智能体和多智能体协作框架，科研人员可以基于此快速构建专业科研助手。框架包含感知层、执行层、处理中枢、记忆层和持续学习系统，支持工具调用、任务规划和角色分配等高级功能。

智能体框架支持MCP（Model Context Protocol）开放协议，可以标准化地向LLM提供上下文。这一特性使得不同程序语言开发的服务都能通过本地或远程调用方式接入智能体，极大扩展了平台的兼容性和灵活性。研究人员可以快速集成arXiv检索、科学计算工具等专业服务，打造专属科研助手。

2.4 大模型适配与优化

平台提供了多种大模型的适配版本，如HepAI-Gemini是基于Google大模型Gemini的专化版本。这些经过科学领域优化的模型在理解专业术语、处理科学数据方面表现更加准确，避免了通用大模型在专业领域出现的常识性错误。

三、如何使用HepAI？详细操作指南

3.1 平台访问与账号申请

HepAI平台主要通过Web界面提供服务，官方访问地址为https://ai.ihep.ac.cn。科研人员需要申请统一认证账号，建议使用单位邮箱进行申请，担保邮箱填写为：hepai@ihep.ac.cn。账号审核通过后即可登录平台使用各项服务。

3.2 算力资源申请与使用

平台采用项目制管理模式，研究人员可以根据课题需求申请专用的AI算力资源。申请流程包括：提交项目计划书说明计算需求、平台审核资源配置、分配独享算力资源、提供环境部署支持。这种动态匹配项目周期的服务模式确保了资源利用的高效性。

3.3 智能体开发实战

对于想要定制专属科研助手的用户，HepAI提供了完整的智能体开发环境。以下是基础开发流程：

# 基础环境配置
pip install hepai -U

# 创建智能体实例
from hepai.agents import AssistantAgent, HepAIChatCompletionClient
import os

def create_weather_agent():
    model_client = HepAIChatCompletionClient(
        model="openai/gpt-4o",
        api_key=os.environ.get("HEPAI_API_KEY"),
        base_url="https://aiapi.ihep.ac.cn/apiv2"
    )
    
    async def get_weather(city: str) -> str:
        return f"The weather in {city} is 73 degrees and Sunny."
    
    return AssistantAgent(
        name="weather_agent",
        model_client=model_client,
        tools=[get_weather],
        system_message="You are a helpful assistant."
    )

平台支持将智能体部署为OpenAI兼容的API服务，方便集成到现有科研工作流中。此外，用户还可以结合OpenWebUI等前端框架，打造友好的交互界面。

3.4 数据加工与处理

对于有数据处理需求的用户，可以通过平台的智能体工具实现AI-Ready数据制备。平台支持多种科学数据格式，并提供标准化的处理流程，包括数据清洗、标注、分块和质量评估等环节。

四、HepAI的官方地址与访问方式

主要访问渠道：

主平台地址：https://ai.ihep.ac.cn（核心服务平台）
GitHub项目：https://github.com/hepaihub/drsai（智能体框架源码）
API访问端点：https://aiapi.ihep.ac.cn/apiv2（程序化调用）

平台目前以Web服务为主要形式，用户通过浏览器即可访问各种功能。对于开发需求，平台提供完整的API文档和SDK支持，方便集成到现有科研环境中。

五、HepAI vs 同类型竞品对比分析

特性指标	HepAI	通用AI平台(如OpenAI)	传统HPC集群	商业科学云平台
领域适配性	专为高能物理优化	通用领域，科学场景准确性有限	需自行配置软件栈	通用科学计算，领域深度不足
数据支持	AI-Ready科学数据加工	通用数据格式支持	原始数据需自行处理	基础数据服务
算力特性	独享资源、动态项目周期	共享资源，按使用量计费	静态分配，资源竞争	弹性伸缩，成本较高
智能体支持	完整科研智能体框架	基础API调用	需自行开发	有限的工作流支持
成本效益	研究所支持，科研成本优化	商业定价，可能较高	基础设施投入大	按需付费，长期成本高
专业工具集成	科学计算工具链深度集成	有限的专业工具支持	需手动集成	市场化的插件生态

从对比可以看出，HepAI在科学研究的专业性和深度方面具有明显优势，特别是在高能物理等特定领域。其独享式算力资源和领域优化的智能体框架，为科研工作提供了更加精准和高效的支持。

六、HepAI的典型应用场景与实际体验

6.1 粒子物理数据分析

在BESIII实验等粒子物理数据分析中，HepAI平台提供了从原始数据到物理结果的完整处理流程。平台集成的机器学习算法能够高效处理百亿计的事例数据，识别复杂的物理现象。实际用户反馈，基于平台的AI算法在探测器性能模拟和事例重建任务中，相比传统方法效率提升显著。

6.2 天体物理现象研究

“慧眼”卫星首席科学家张双南表示：”伽马射线暴太亮了，因此数据提取很困难，我们使用机器学习的办法来对它做一些训练，然后再提取出来有效的数据”。HepAI平台在天体物理分类任务中表现出色，能够快速处理海量观测数据，识别罕见天体现象。

平台还支持CATCH星座计划的数据处理，未来将用于100多颗小卫星组成的星座数据的智能分析。这种大规模、实时性要求高的场景正是HepAI的优势所在。

6.3 光源与中子源实验数据加工

在同步辐射光源（HEPS）和中子源（CSNS）等大科学装置场景中，HepAI的数据智能体已经实现了实验数据的自动化处理。平台能够构建跨装置的X射线衍射和中子粉末衍射实验和模拟的AI数据集，支持材料科学、结构生物学等多学科研究。

6.4 实际使用体验

根据2025年培训会的反馈，参与者普遍认为平台的”理论+实践”模式有效降低了AI技术的使用门槛。通过平台实战操作，研究人员能够快速掌握从数据处理、模型构建到模型推理的完整AI研究流程。培训后，AI平台算力使用人数快速增长，证明其实用性和易用性得到了科研社区的认可。

七、HepAI能为用户带来的核心价值

7.1 降低AI技术使用门槛

HepAI通过封装复杂的底层技术细节，为领域专家提供了友好的操作界面和API。即使是不具备深厚AI背景的科研人员，也能借助平台提供的工具和智能体，高效完成复杂的科学数据处理和分析任务。

7.2 提升科研效率与质量

平台的专业化优化确保了在科学任务中的准确性和可靠性。张双南研究员强调：”人类会先入为主，我们总是寻找我们想找的东西。AI虽然也是用数据训练出来的，但它经过训练之后比较客观”。这种客观性结合高效的计算能力，显著提升了科研工作的质量和可重复性。

7.3 促进跨学科协作

HepAI作为高能物理的AI共性基础设施，促进了不同学科领域之间的交流与合作。平台统一的技术栈和数据标准，使得粒子物理、天体物理、同步辐射等不同背景的研究团队能够在同一平台上协作创新。

八、HepAI最新动态与未来展望

8.1 2025年重要进展

2025年7月，高能物理研究所成功举办了”HepAI平台AI算力资源培训会”，聚焦人工智能与高能物理领域融合创新，吸引所内外143人参与。这次培训标志着平台算力服务正式进入规模化服务阶段。

在2025年CCF全国高性能计算学术大会上，张正德研究员团队公布了基于智能体的AI-Ready数据加工方案的最新进展。这一方案解决了科学数据到AI可用数据的关键转换问题，为AI4S（Science）的深入发展奠定了基础。

8.2 平台发展路线图

根据平台规划，HepAI将持续优化服务生态，重点提升AI模型服务、数据服务和算力服务能力。未来将进一步加强与各大科学装置的深度集成，提供更加智能化的数据获取和处理流水线。

团队还在积极研发新一代科学大模型和智能体框架，目标是构建更加自主的AI驱动的科学发现系统。这种系统将能够自主提出科学假设、设计实验方案并验证结果，极大拓展科学研究的边界。

九、常见问题FAQ解答

Q1: HepAI平台是否对校外人员开放？

A: 是的，虽然平台主要面向中科院高能所的研究人员，但通过合理的项目申请和合作机制，校外研究人员也可以使用平台资源。最近的培训会就有所内外143人参与。

Q2: 使用HepAI平台需要付费吗？

A: 目前平台作为研究所的科研基础设施运行，对内部科研项目提供免费服务。外部合作项目的具体政策需要联系平台管理员确定。

Q3: HepAI与商用AI平台相比的主要优势是什么？

A: HepAI的主要优势在于对高能物理等科学领域的专门优化。通用AI在处理专业科学问题时往往准确性不足，而HepAI提供了领域适应的模型和工具链。

Q4: 新手如何快速上手HepAI平台？

A: 平台定期举办培训会，如2025年7月的培训会就涵盖了核心功能解读、典型科学模型开发等主题。此外，平台文档和社区论坛提供了丰富的学习资源。

Q5: HepAI支持哪些编程语言和框架？

A: 平台主要支持Python生态，提供完善的Python SDK。同时通过MCP协议和REST API，其他语言的用户也能集成平台服务。

Q6: 平台如何处理敏感或涉密的科学数据？

A: HepAI部署在研究所内部基础设施上，提供完整的数据安全保护机制，包括加密传输、最小权限访问控制等，确保科学数据的安全性和隐私性。

十、总结

HepAI作为中国科学院高能物理研究所打造的专用AI平台，代表了AI for Science领域的重要实践创新。平台通过”数据-算法-算力-应用”四位一体的设计，成功解决了高能物理研究中面临的海量数据处理、专用算力需求和领域知识适配等关键挑战。

与通用AI平台相比，HepAI在科学领域的专业性、准确性和效率方面具有明显优势。其独享式算力资源、AI-Ready数据加工能力和智能体框架，为科研工作提供了全方位支持。平台已成功应用于粒子物理分析、天体物理研究、光源实验数据处理等多个重要科学场景。

随着AI4S（Science）范式的深入发展，HepAI这类垂直领域优化的AI平台将发挥越来越重要的作用。平台持续的创新和服务优化，不仅为高能物理研究注入新动能，也为其他科学领域的AI应用提供了宝贵参考。对于从事相关领域研究的科研人员来说，掌握HepAI平台的使用将成为提升科研效率和创新能力的重要途径。